求解2n+1宫排定问题的一种快速算法

本文给出求解2n+1宫排定问题的一种快速算法,并在电了计算机上进行试验。最后将本文的结果与文[2,3]的路果进行了比较.     

基于动态规划的ERP系统中生产计划排定算法实现

在ERP系统中生产计划排定具有可行性方案多,计算复杂的特点,不同的算法不仅影响计算机实现效率,而且也影响企业依此得出的生产决策,所以在ERP中十分重要。通过动态规划算法实现容易,且计算结果合理,符合系统要求。     

接近最优的九宫排定算法

本文致力于减少九宫排定算法的环形移动,从而使平均移动次数降到不足35次。算法用Turbo Pascal验证无误。     

用极限得分向量排定循环比赛名次方法探讨

传统的排定循环比赛名;欠的方法存在着不合理性,本文试用图论的有关知识,通过计算极限得分向量去合理确定循环比赛名次,旨在探讨一种更科学的排定循环比赛名次的新方法.     

基于RFID技术的集装箱堆场管理系统设计

针对目前尚不完善的集装箱堆场管理现状,将RFID(射频识别)技术应用在集装箱堆场管理系统中.介绍了基于RFID技术的堆场管理系统,系统包括有集装箱号码识别、进出车辆自动识别、数字化视频监控、自动排定叉车作业、EDI报文发送和接收等功能.     

一种分层模糊系统的结构关系分析

针对一种增一型的分层模糊系统,利用输出变量对输入变量敏感性的分析,确定变量在分层模糊系统中位置排定的方法.针对石油钻井事故预警过程中各个特征变量所起重要性的不同,应用层次分析法来确定其权重系数,避免了人为因素所造成的主观性和不一致性,该方法在实际系统中得到了有效应用.     

成都房产西部第一

中国地产投资潜力10强城市昨日出炉,西部城市仅成都入选. 由国务院发展研究中心、清华大学房地产研究所、搜房研究院共同组成的"中国房地产TOP10研究组"昨日首次排定"中国房地产开发投资潜力10强城市"座次.     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.     

基于FP-tree挖掘密集型数据最大频繁模式算法

Fp-growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中速度最快,应用最广,并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法.但是,Fp-growth算法也存在着算法结构复杂和空间利用率低等缺点.在FP-tree结构的基础上提出了密集型数据最大频繁模式挖掘算法FP-DMax.算法FP-DMax只需要2次扫描数据库,在挖掘过程中不产生候选项集,大大提高了算法的时空效率.实验表明,算法FP-DMax在挖掘密集型数据最大频繁模式方面是高效的.     

基于图的频繁项集挖掘

通过对Apriori算法的频繁项目集的分析研究,给出了基于图的频繁项集挖掘算法.该算法在求频繁K-项集的过程中只需一次扫描数据库,避免了Apriori算法需多次扫描数据库的不足.同时,由于在有向图中利用有限节点之间的路径求频繁K-项集,该算法减少了Apriori算法中需多次进行连接运算的不足.     

具有切换时延的光交换机抢占式调度技术研究

提出了一种新颖的2-近似启发式算法，对具有切换时延的光交换机进行调度．算法主要包含两步操作：匹配选择和权重判决．匹配选择通过贪心算法实现，它决定了交换机内核的配置情况；权重判决确定了交换内核配置的持续时间，其实现机理为：对于给定的匹配，所选择的权重要使得剩余业务矩阵的估计成本为最优．该算法的时间复杂度为O(N^2logN)．相对于最优调度算法来说，此算法理论上可保证2近似，即性能至多比最优调度恶化2倍．仿真结果表明：此文算法几乎可以逼近最优调度，比Adjust和Double算法更能自适应于各种变化的业务方式。     

大字符集语言单模式匹配算法

分析了大字符集的特点和人类查找字符串的过程，提出了一个新的单模式匹配算法，该算法利用字频和已成功匹配的前、后缀信息对模式串进行预处理。在查找阶段，运用了连续跳跃的思想。实验表明，本算法比其他同类算法更加高效。     

浅议工程量清单计价的造价管理

《工程量清单计价规范》从2003年7月1日推行至今已经1年多了。这项被称为工程造价管理走向市场化的重大步骤,已经在市场上取得一定的成效。但值得重视的是,由于人们对这个问题认识的偏差和市场客观环境的支持度不高,以及相关政策不完善等诸多原因,目前这项强制性规范实际上还很不“强”。     

模糊数学贴近度在商品选购中的应用

以汽车选购为例,采用模糊数学中模糊模型识别的方法,改进当前电子商务中的购物应用软件.将消费者对事物的期望值进行量化,创建相应的数学模型,改进并完善贴近度算法,最终得到一套在商品选购中最贴近消费者需求的算法.     

高温颗粒沉降冷液热工水力特性

对高温球体与冷液在膜态沸腾条件下的多相混合结构进行小规模可视化实验研究,发现高温小球在冷却剂中的速度低于冷球,且随球温的升高而减小。通过小规模实验研究单个高温颗粒的传热和阻力特性,可以分割各种在膜态高速沸腾条件下干扰换热与运动的影响因素,从本质上了解该结构条件下的热工水力特性,建立合理的机理描述,从而提高对高温沸腾苛刻条件下多相流问题进行研究的实验和理论水平。     

快速开关型故障限流器多目标优化配置研究

为使快速开关型故障限流器(fast switch fault current limiter, FSFCL)在系统应用中发挥其最大优势,提出一种配置FSFCL多目标优化新方法。首先,针对FSFCL配置组合方案多、算法搜索范围大、寻优效率低下问题,提出基于超标节点短路电流变化总量的灵敏度法。其次,计及加装FSFCL后对系统所有节点短路电流的综合影响,提出一种权衡局部与全局限流效果的衡量指标,并在此基础上兼顾经济成本,建立FSFCL优化配置模型。最后,采用灰狼算法进行求解,并在传统灰狼算法上引入非线性余弦型收敛因子,通过对IEEE30案例进行仿真验证,表明基于改进灰狼算法的pareto最优解集分布更加均匀且跨度更大,设计者可根据实际需求从中选取配置方案。     

基于数字图像处理的晶体硅颗粒形态分析算法

颗粒形态分析是准确进行颗粒识别的基础.本文利用图像处理技术统计颗粒数目,标注颗粒质心,计算了颗粒的面积、周长、圆度、矩形度、伸长度和凸缺率等几何形态特征.其中,凸缺率是为描述一个连通域集合的凹陷程度提出的新概念.实验结果表明,本文的颗粒形态分析算法可以准确有效地完成颗粒形态分析.     

一类基于相对差集的异步跳频序列系统

在认知无线电网络中,次级用户要实现相互通信,首先要在共有的一个信道上完成异步的无线电盲交汇.该问题可以通过完备的非同步跳频序列系统,设计相应的算法或者协议来解决.利用设计理论中经典的相对差集,对于任意素数幂q,构造出了一类新的完备的非同步跳频序列系统.该系统使用q-1个信道,含有约?(q+1)/2?+2条周期为2(q2-1)的序列.该系统的序列周期长度已经非常接近最优的非同步跳频序列系统,而同时它又含有更多的序列,因此,对设计新的交汇协议来讲更为实用.     

粒子群优化算法在非线性模型预测控制中的研究应用

提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的非线性模型预测控制（NMPC）。作为NMPC重要组成的滚动优化部分对控制效果的好坏起着关键的作用,因而寻求一种可靠的优化算法十分必要。PSO算法是一种群集智能方法,通过粒子之间的合作与竞争及进化实现对多维复杂空间的高效搜索,属于一类随机全局优化技术,已成功应用于各科学和工程领域。本文在滚动优化部分应用粒子群优化算法来求解预测控制律,对非线性系统施加优化控制,此外,对常规线性递减加权因子ω策略进行了讨论,提出了非线性递减策略,可进一步缩短优化时间和优化精度。仿真实验效果良好,验证了这种优化算法的正确性和有效性。     

电动公交车线路和充电设施及策略规划方法研究

针对电动公交车充电设施配置不合理的现象,对电动公交车线路和充电设施及策略规划方法进行研究。综合考虑充电站及充电桩配置与公交线路运营特征设计参数两者的相互影响,以充电等待时间和运力为约束条件,建立社会福利最大化模型。基于两种不同的充电策略,讨论其对充电站内车辆排队充电等待时间的影响。以拉格朗日函数求解算法和遗传算法对模型进行求解,并以苏州市931路纯电动公交线路为算例对模型与算法进行了验证。研究结果表明,相比于遗传算法,基于拉格朗日函数的求解算法效率更高,求解结果更稳定。根据所构建模型设计的充电桩数量及线路运营特征参数,在满足充电等待时间约束的条件下可以实现社会福利最大。该研究所提出的模型可为电动公交车线路规划提供决策依据。